细胞自动机有哪四种模式？

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利用物理材料进行计算的任何计算平台，其关键组成部分还包括通信和连接。除了在内部完成计算外，计算平台还要向外部传递信息。例如，数字电子学和计算科学通过全球通信的方式，极大地改变了我们的世界。信息的交流和沟通都根植于物理实体。我们可以通过材料之间的相互作用来更清晰地理解这一点。两种在物理空间中互相靠近的材料可以通过推、拉或其他方式相互作用，以此来传递信息、感知和激活对方，从而创建一个交流平台。

然而当我们从全球的角度来看待这一问题时，材料沟通就变得更具挑战性。这是因为位于房间一侧的一块材料可能无法像我们人一样，看到、感觉到或触摸到位于房间另一侧的另一块材料。因此，我们可能会得出这样的结论：材料不可能用于全球或远程通信。理解这一问题时，我们需要考虑以下两种观点。第一种观点认为，全球通信可以通过一个“从数字到物理”的混合接口实现。不要孤立地看待物理材料和数字设备，而是要想象它们可以在一起工作。我们知道，材料能够感知周围的自然环境，包括湿度、温度、光、压力等，而电子设备则可以很容易地进行全球交流，因此它们或许可以协同工作。例如，电路板上的无线网模块很难与环境进行物理交互，或在桌面上移动。让一块原材料与地球另一端的人进行无线通信也是一项挑战。因此，更有意义的是使用无线网芯片进行通信，并将原材料作为与当地现实环境进行通信的物理接口、传感器或执行器来使用。例如，一块简单的木板可以感知环境中的湿度，如果这种感知能激活无线网芯片，我们就能获取全天的湿度信息。按照这个思路，我们可以与材料和电子设备建立合作关系：人类充当设计师，确定整个系统要获得的有关功能、意图和行为目标的信息；木板这样的材料在自然环境中发挥作用，充当物理传感器和执行器；电子元器件则可以在全球范围内传递信息。三者之间的合作充分利用了各自的优势，可谓是天衣无缝。

第二种观点认为，如果在不久的将来，材料可以远程感知、驱动和影响另一种材料，我们就可以实现材料直接的全球通信。更令人惊讶的是，MIT的科学家最近开发了一种植物和人类交流的方法。通过这种方法，菠菜可以感觉和探测到爆炸装置，并发出荧光信号，而人类制作的装置可以探测到这种信号。这也告诉我们，植物不仅可以感知环境并与其同类沟通，还可以与外界进行交流。蚂蚁、黏菌和许多其他物种通过分散的化学信号进行交流，而不是像大多数人类那样通过听觉信号进行交流。人类和许多其他物种也可以通过非语言信号进行交流，如手语、肢体语言、面部表情和身体接触等。我们有许多方法可以创建本地和全球通信。事实上，在利用固定电话或无线信号进行现代通信之前，人类就已经开始利用许多远程技术来进行通信，如烟雾信号和莫尔斯码等。这些技术通过将原始信息转化为规律可循的符号、图形等信息，最终实现长距离通信。我们同样可以利用这些简单而又复杂的物理技术来进行本地和全球通信，从而实现材料通信的设计。想想扬声器和麦克风这对日产生活中的常见之物，它们具有相同的工作机制，但功能相反：扬声器可将电流转化为声音，而麦克风可将声音转化为电信号。扬声器输出的声音和麦克风输出的信号都是由一种物理材料，即通过振动可以产生或接收声波的薄膜产生的。材料振动可以产生声音，将信号从一个位置传送到另一个位置，然后另一种材料通过振动接收信号。再看另一个关于材料与声音信号的例子：黑胶唱片可以通过凹凸不平的沟槽等物理图形来传递信息，即通过它们来存储歌曲的信息，并通过振动的扬声器将这些复杂的物理图形转化为优美的音乐。

一些计算机科学家认为，计算的基本面相归根结底即弄清什么能实现快速自动化。但是，如果计算不只是用于提高效率、实现自动化或优化设计呢？如果计算是用来提升创造力和解决我们生活中所有其他混乱的问题呢？为什么计算被降级为只用来解决有关实用、最优化或高效率的问题？台式电脑的第一个应用程序是电子计算表格，但幸运的是，这并不是终点。个人电脑很快开始通过如今大家几乎每天都使用的音乐、摄影、游戏、视频编辑等应用程序，来满足我们所有奇怪且个性化的兴趣。也许，当今计算最令人感兴趣的新兴领域就是人工智能和机器学习——因为它们带来了创造性和美感。例如，谷歌的图像生成器就创造了不可思议的场景，这些场景是人类几乎无法想象且难以创造的，更不用说使它优化或解决它面临的问题了。我们应该加快实现计算的创造性和生成性，而不仅仅是将计算优化。提高效率和实现自动化需要提高速度、提升性能，以及给出最佳的解决方案。然而，计算的尽头是创造性计算，在其中我们可以探索创造性艺术、设计和计算的交叉融合。计算本身可以用来获取灵感，就像快速的素描可能会让观者产生误解也可能会体现出创造力，或者像水彩可以混合也可以模糊细节和不确定性之间的界限。创造性编码活动也可以允许新想法的出现。同样地，我们可以创造性地利用物理材料的这些计算有限性。不同的材料具有不同寻常的特性，这些特性可能不会提高计算速度或计算能力。在计算速度方面，可能不会有比硅更快的材料，也可能不存在具有无限存储容量的材料，尽管DNA硬盘在某种程度上可能会实现无限存储。传统材料的某些性能非常奇妙，不同寻常，而且是动态变化的。我们应该挖掘它们的这些特质，从而用它们来做一些有趣的事情。

利用可编程材料，我们可以使材料更具有活力。我们可以构建一些简单的组件，将它们组合起来，实现令人惊讶的功能：有的组合可放大某一性能，有的可以拓展出存储功能或提升效率，有的兼顾创造力、表现力和趣味性或体现逼真性。材料也可以充分体现多态性。多态性在计算机科学中，是指利用一个代码就可以显示许多不同的输出。这就产生了一个非常有趣的难题：如果你掌握一组线性指令（就像用代码写的算法一样），或一种材料中的一组物理性能（如感知、驱动、折叠、卷曲、扭曲等），或一组舞蹈的编排规则，或布莱恩·伊诺算法音乐中的一个程序，或实现索尔·勒维特艺术作品的指导，那么怎么可能会出现意想不到的事情呢？如果人们可以很好地理解规则，也可以弄清楚规则所规定的操作或程序，那么怎么会发生令人惊讶的事情呢？多态性就在试图解释这一点。多态性是一种从不同背景下相同输入信息中得出差异化输出信息的能力。

另一种通过简单规则创造分化的思考方式是考虑化学形态(morphogenesis)的物理体现，这是一个令艾伦·图灵着迷的话题。形态发生是化学、生物或物理过程的分化，也就是可以从像细胞一样的同质构建模块中生长出复杂的结构，如斑马条纹、猎豹斑，或者人类的所有复杂性结构。形态发生由同质系统中随机干扰所触发的不稳定性激发，可实现系统的激活和停用。自然环境的不稳定性和随机波动，加上基于材料的简单规则，可以带来令人难以置信的复杂性。诸如混沌理论和复杂系统等研究领域都专注于研究从简单规则集合中产生的复杂性。复杂系统通常会设置非常重要的初始条件，如遗传密码或编程行为，以及反馈机制。在这两个条件的作用下，即使是环境中的简单变化也会产生截然不同的结果。

细胞自动机是一个经典的计算模型，包括黑白两色细胞，它们的颜色可以根据自己与邻居的关系而定。在这个计算模型中，研究人员已经研究了模式是如何从简单的规则集合中产生的。斯蒂芬·沃尔夫勒姆在他的《一种新科学》(A New Kind of Science)一书中介绍了四种模式：第一种是成长或死亡，也就是说，新模式或是全部实现，或是完全消亡；第二种是重复模式，也就是无休止地做相同的事情；第三种是混沌模式，也就是没有可识别结构，看起来像纯粹的噪声；第四种，也是最有趣的，就是在混沌和有序之间摇摆的模式。在使用可编程材料时我们应该努力追求第四种模式。我们希望通过在材料中嵌入简单的规则来构建活跃的系统，使它们能够自我转换、相互作用，并增强它们的功能、性能或美学呈现。

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